본 논문에서는 JVT에서 표준화가 진행중인 스케일러블 동영상 부호화의 부호화 효율을 높이기 위해 영상 시퀀스의 시간적변환 특성을 고려하여 적응적으로 GOP의 크기를 선택하여 부호화를 하는 방법을 제안한다. 일반적으로 SVC에서는 한 영상 시퀀스에 대해서 GOP의 크기를 고정하여 부호화를 하는데, GOP의 크기와 영상 시퀀스의 시간적 특성에 따라 부호화 효율이 변하게 된다. 이에 비디오 시퀀스의 지역적인 시간적 특성에 따라 GOP의 크기를 적응적으로 가변 하여 부호화하는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 적응적 GOP 구조 (Adaptive GOP Structure) 부호화 방법의 부호화 효율이 개선되었으며, Crew 시퀀스에서는 0.63dB 가 향상되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2449-2463
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2014
Hierarchical B-frame coding was introduced into H.264/SVC to provide temporal scalability and improve coding performance. A content analysis-based adaptive group of picture structure (AGS) can further improve the coding efficiency, but damages the inter-frame correlation and temporal scalability of hierarchical B-frame to different degrees. In this paper, we propose a group of pictures (GOP) adaptation coding method based on the positions of video cuts. First, the cut positions are accurately detected by the combination of motion coherence (MC) and mutual information (MI); then the GOP is adaptively and proportionately set by the analysis of MC in one scene. In addition, we propose a binary tree algorithm to achieve the temporal scalability of any size of GOP. The results for test sequences and real videos show that the proposed method reduces the bit rate by up to about 15%, achieves a performance gain of about 0.28-1.67 dB over a fixed GOP, and has the advantages of better transmission resilience and video summaries.
GOP구조를 제어하여 양질의 영상을 제공하기 위한 방법들이 많이 제안되어 있다. 그러나 기존의 알고리즘들은 GOP 구조를 결정하기 위해 일정량의 영상을 사전 검토하여야 하는 과정을 거쳐야 하므로 계산 량이 증가하게 되어 대용량 프레임 메모리가 필요하고 시간적으로도 지연되므로 실시간 적응에는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 매크로 블록을 기반으로 한 실시간 적응적인 알고리즘을 제안한다. 제안한 매크로 블록 기반의 GOP 구조을 이용하여 효과적인 영상처리 결과를 얻었다.
Fixed GOP allocation in MPEG-2 cannot cope with scene change and amount of motion, which results in degradation picture quality. By finding suitable N and M and allocating dynamic GOP, the improvement of picture quality can be achieved. In this paper, N and M are determined by scene change detection and estimation of amount of motion using color histogram per each macroblock. The simulation results show that the average PSNR is improved, especially around the shot boundaries.
본 논문에서는 HEVC 부호화기에서의 주어진 Group of picture(GOP) 구조에 맞추어 양자화 파라미터(Quantization parameter, QP)를 효율적으로 할당하는 방법을 제안한다. HEVC에서는 주어진 GOP 설정에 따라 각 비디오 프레임에 다른 QP값들을 할당할 수 있다. 특히, 낮은 QP값은 중요한 프레임에 할당시키고, 높은 QP값은 덜 중요한 프레임들에 할당하는 QP 변화 전략을 통해 압축률 증가를 꾀할 수 있다. 그러나 지금까지 효율적으로 QP를 할당하는 방법에 대한 정밀한 분석은 철저히 이루어진 바가 없다. HEVC 참조소프트웨어 부호화기에서도 단지 단조로운 QP 할당 방식만을 사용하고 있을 뿐이다. 본 제안기술은 QP할당을 각 GOP마다 적응적으로 하는 방식으로써, 그 기반은 GOP간의 시간적인 동적 활동 특성들을 활용한다는 것에 있다. 실험 결과, 저지연 부호화 환경설정에서 제안기술은 HEVC 테스트 모델(HM)과 비교하여 BD-rate의 관점으로 7.3%의 압축률을 더 이루었으며, 타 QP 할당방식 연구보다도 평균적으로 압축성능이 우월함을 확인하였다.
This paper propose a method that GOP structure based on the picture complexity change realtime adaptive without pre-analysis or time delay. Proposed algorithm calculates the complexity of pictures at first, and the ratio of the complexity( X$\sub$p/ /X$\sub$i/) between P picture and I picture is calculated. The suitable M value for the three picture select by comparing with predetermined threshold. Used bit and vbv_delay the value of GOP is calculated according to selected M. Experimental results show that the prediction error is reduce than the fixed GOP structure. Since the complexity distribution of the sequence is different, applied limits of threshold value is changed, also.
MPEG에서 GOP의 길이가 고정되어 있다 하더라도 부호화 효율 측면에서 최상의 화질을 제공하지는 않는다. GOP의 길이 N은 약 0.5초의 랜덤 접근을 위해 15나 12로 고정되고 있으며 P-picture의 구간 M은 GOP 구조를 정의하는 중요한 변수중의 하나이다. 이것은 원 영상의 특성과는 관계없는 부호화 수행으로 M=3은 영상 시퀸스에 널리 사용되고 있다. 그러나 P-picture의 구간 M=3은 모든 영상열에 좋은 화질을 제공하는 것은 아니다. 우리는 실시간 MPEG-2 비디오코딩을 위한 적응적 GOP구조 선택 방법을 제안한다. 이 방법은 single-pass 부호화를 갖는 코딩 복잡도를 기반으로 하여 3개의 picture 구간에서 P-picture의 구간 M을 동적으로 적응시킨다.
본 논문에서는 심층적 강화학습 기반 GOP (Group of Picture) 크기를 선택하여 HEVC/H.265의 인코더를 제어하는 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 현재 비디오 신호를 부호화 하는 과정에서 이미 부호화한 정보를 사용해야하는 부호화 의존성에 관한 문제가 있었다. 제안 방법은 강화학습 방식을 도입하여 이러한 문제를 극복하고 입력 비디오의 시간적 상관도에 따라 GOP의 크기를 적응적으로 선택하여 부호화 한다. 본 논문에서는 GOP 선택을 위한 강화학습 환경을 새롭게 정의하고 부호화 성능에 따른 보상을 부여하는 방식으로 학습을 수행한다. 제안된 적응적 GOP 선택에 따라 인코더 제어 시, 부호화 방법의 부호화 효율이 -6.07% BD-rate 향상된 실험 결과를 보이며 본 방법의 우수성을 입증한다.
비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 GOP의 초기 QP 값은 이전 GOP의 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값과 이전 GOP의 초기 QP 값에 의해 결정된다. 기존 방식인 JM의 경우 초기 QP 값이 인터 모드 평균 QP 값보다 2 정도 작게 설정 되도록 하고 있는데, 이것은 저전송률 비디오 코딩에 맞지 않다. 본 논문에서는 GOP의 초기 QP 값과 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값의 비와 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 관계를 분석하고 이를 바탕으로 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 모델은 이전 GOP의 인코딩 결과를 이용하여 현재 GOP의 초기 QP 값을 계산한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
영상 압축에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되며, 다음 프레임의 인터 모드 압축에도 사용되기 때문에 첫 번째 프레임 압축에 사용되는 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 영상의 특성을 반영하여 전체 GOP의 품질을 최대로 하는 초기 QP 값을 결정하기 위하여 I 프레임과 P 프레임의 PSNR 비율을 이용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 PSNR 비율을 이용하는 방법에서 초기 QP를 쉽고 정확하게 결정하기 위한 트래픽 모델을 제안한다. 먼저 I 프레임과 P 프레임의 PSNR 비율과 GOP의 PSNR 사이의 관계에 대한 특성을 분석하여, 이 특성을 반영하는 모델을 제시하고 이를 이용한 초기 QP값을 결정한다. 실험 결과는 제안하는 방법을 이용한 초기 QP 결정 방법이 기존의 JVT 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값의 ${\pm}2$ 범위 내에서 초기 QP값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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